基于bp网络的股票数据预测模型

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1、I子BP网洛的股票敖据预測模型姓名：江政班级：控制2015级学号：20150280811000152016年6月26H需求分析和网络结构设计根据我们对自然神经系统的构造和机理的认识，神经系统足由大量的神经细胞(神经元)构成的复杂的网络，人们对这一网络建立一定的数学模型和算法，设法使它能够实现诸如基于数据的模式识别，函数映射等带有“智能”的功能，这种网络就是神经网络。其中，BP(BackPropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提fli，是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。BP网络能学习和存贮大量的输入

2、一输出模式映射关系，而无需事先揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播來不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。是卩前皮用最广泛的神经咧络模型之一。凶此理解BP网络结构和权值调整算法对学3其他祌经网络貝•省重要作用。针对150组股票数据进行拟合(详细数据请见《附件1》)，选取其屮的开盘、最高、最低、收盘和成交次数五组数据，用当円的这五组数据来预测次闩的收盘数据，从而等效建立一个股票数裾预测模型。采用包括输入层、险含层和输出层的三层BP网络结构，如图1所示，输入层包含五个神经元，隐含层包含三个祌经元，输出M为一个神经元。其中

3、，隐含足•祌经元的激活函数采用非对称型Sigmoid函数，函数表达式为:=1/(1+exp(-^)),输出层神经元的激活函数采用线性函数，表达式为：/(x)=x。将150组数据分为三等份，其中两份作为训练样本，用来对网络进行训练学习；另外一份作为测试样本，用来检验所训练出的网络的泛化能力。采用BP算法对险含层和输出层权值进行修正，以达到计算输出和实际样木输出相差最小，最终实现较精确预测的B的。开JliJli收成次►次14收fit图1预测模型的网络结构MATLAB源程序（版本不限）clearallclcelf%采用三层BP网络结构%输入层神经元数为5,隐含层神经元数为

4、3,输出层神经元数为1%最人迭代次数maxcishu=5000;%e为计算输出和样本实际输出差%在内存巾开辟maxcishu个存储空间e=zeros（maxcishu,1）;%输入数据维度5,输入节点数5%maxp当円最高价序列%minp当H最低价序列%sp当H开盘价%ep当日收盘价%tnum当日成交量%调用数据%shuju二xlsreadCdm.xlsx’，’B1:K151’）；shuju=importdataCdm.xlsx）;sp=shuju.data（:，1）’；maxp=shuju.data（:，2）’；minp=shuju.data（:，3）’；tnum

5、^shuju.data（:，10）’；ep=shuju.data（:，4），；%将数据集按照2:1分为训练样本集，和测试样本集jishu=length（ep）;jishu=ceil（jishu/3本2）;%测试样本集是2/3处到最后一个spt=sp(jishu+l:end);maxpt=maxp(jishu+l:end);minpt=minp(jishu+l:end);tnumt=tnum(jishu+l:end);ept=ep(jishu+l:end);%训练样本集sp=sp(l:jishu);maxp=maxp(1:jishu);minp=minp(l:jish

6、u);tnum=tnum(1:jishu);ep=ep(l:jishu);%记录不每组的最大值最小值，为训练样本集的归一化准备maxp_max=max(maxp);maxp_min=min(maxp);minp_max=max(minp);minp_min=min(minp);ep_max=max(ep);ep_min=min(ep);sp_max=max(sp);sp_min=min(sp);tnum_max=max(tnum);tnum_min=min(tnum);%口标数据为次H的收盘价，相当于把当H收盘价吋间序列向前挪动一个申-位goalp=ep(2:jis

7、hu);%数据归一化，将所有数据归一化到(01)guiyi=@(A)((A-min(A))/(max(A)-min(A)));maxp=guiyi(maxp);minp=guiyi(minp);sp=guiyi(sp);ep=guiyi(ep);tnum=guiyi(tnum);%后面的目标数据goalp个数是epM前移动一位得到，所以最后一组的0标数据缺失%所以，耍把除了目标数据goalp以外的所有数据序列删除最后一个maxp=maxp(l:jishu-1);minp=minp(l:jishu-1);sp=sp(l:jishu-1);ep=ep(l:jishu